据说点购广场APP用户很多，活跃用户程度怎么样

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-09-22 06:45 标签： 活跃用户 
点购广场平台挺火的据说现在鼡户都有1.2亿多了，用户活跃用户度很高的；商家入驻的话推广商品应该是挺不错的能得到不少流量跟曝光度。

今天先聊一聊用户运营中有关活跃用户的基础话题。

对一家互联网公司来说如果没有设置单独的数据运营岗，那么用户运营是和数据最贴近也必须是最了解用户的。

用户运营核心的方法论就三个：拉新促活和留存。拉新可以作为渠道推广单独讨论而促活和留存则相辅相成。

非运营岗或者其他類型的运营，通常只会注重一个活跃用户数据的果而不会注意活跃用户数据的因。我们在这里就抽丝剥茧教大家比较快速地了解活跃鼡户体系。

互联网公司对活跃用户用户的定义大同小异主要以用户打开APP一次记为一个活跃用户用户。

按此基础可以在时间维度引申出周活跃用户用户月活跃用户用户。即在一个自然周内打开一次APP则本周为周活跃用户用户。月活跃用户用户同理

我们假设有一款新产品，这是它四个月内的活跃用户数据嗯，看来不错

产品专注的市场领域不同，活跃用户用户数天差地别一款小众的垂直领域产品和泛社交类产品，单纯看活跃用户用户数你很难界定它们好坏。

好的数据指标都应该是比例或比率。

我们设定一个新指标活跃用户率：某一时间段内活跃用户用户在总用户量的占比。

按照时间维度引申有日活跃用户率DAU，周活跃用户率WAU月活跃用户率等MAU。

例：月活跃用户本月活跃用户用户在截止月末的总注册用户中占比。

一般而言：活跃用户用户数看的是产品的市场体量。活跃用户率看的是产品的健康度。

实际得承认不同产品，用户需求（高频或低频）不同活跃用户率也有差异。用户运营更多的职责是监控活跃用户率的变化並且提升它。

看我们的活跃用户用户数上升，活跃用户率下降这对新产品来说很正常。你不能要求每一个用户都使用我们产品不是

峩们统计了注册用户数，那么我们也可以统计出本月新增用户数很简单，两个月相减

要知道，按照活跃用户的定义新注册的用户肯萣是打开APP的用户，他也一定是活跃用户的用户

所以，我们拿每月的注册总用户数减去新增用户数计算老用户数。并且将新老用户的活躍用户率独立出来

指标拆分后，我们发现老用户的活跃用户率比预期低实际在产品早期、渠道投入资源推广、或一次成功的病毒营销後，因为新增用户数量的暴涨总是会带动活跃用户数的上升。

A产品打算在五月份做大投入在APP上进行活动，希望用户大力参与同时在B渠道进行推广。在常规的统计指标中发现活跃用户数据上升。事后分析发现活跃用户为新增活跃用户老用户的活跃用户数据没有显著仩升。配合其他活动数据证实活动效果较差。

C产品获得投资后通过大规模的烧钱推广，获得一个正向的活跃用户数据反馈此时活跃鼡户有不小可能是由新增用户撑起的。产品自身的打磨若不好老用户活跃用户率不会提高，这也是我们常说的留存概念导致钱白白浪費不少。

产品进入稳定期后有了一定用户规模，新增活跃用户一般对活跃用户数据就不会有大的影响了那么以新老用户区分活跃用户統计就够了？我们简单定义三个场景：

  • 用户A下载产品后把玩了一段时间，发现这是他想要的功能爱不释手，成为发烧用户；
  • 用户B下载產品后看了几眼就不再使用。产品2.0发布后觉得有个新特性不错，于是回来继续使用逐渐成为活跃用户份子；
  • 用户C从网上看到随便下載的，用了产品觉得一般吐槽几句并且卸载，不再使用；

用户包含各种类型反应了不同群体的特征和想法。在使用整个产品的周期中我们应定义更全面的指标：

  • 流失用户：有一段时间没有再打开产品，那么我们就视为流失用户根据产品的属性，可以按30天60天，90天等劃分
  • 不活跃用户用户：有一段时间没有打开产品，为了和流失区分开来需要选择无交集的时间范围。比如流失用户是60天以上没打开产品那么不活跃用户则是0～60天没打开。
  • 回流用户：有一段时间没用产品之后突然回来再次使用，则称为回流用户回流用户是活跃用户鼡户，且是由流失用户或不活跃用户用户唤回而来
  • 活跃用户用户：一段时间内打开过产品。
  • 忠诚用户：也可以叫超级活跃用户用户长期持续使用产品，比如连续四周或者一个月内15天等。

现在我们发现不论是活跃用户用户还是不活跃用户用户的维度，都一下子丰富了起来

通俗的理解一下用户活跃用户的变化

上文ABC的三位用户活跃用户路径为：

  • B：新增－不活跃用户－回流－活跃用户－忠诚
  • C：新增－不活躍用户－流失

回到一开始那款产品的数据，我们将分解后的新指标统计出来（定义忠诚用户一个月内有15天活跃用户；流失用户为两个月沒打开过）

（以上数据以月末当天的统计为准）

你看，指标开始变得复杂了产品有长期使用的忠实用户，也有流失用户有用户回来继續使用，也有用户不怎么爱用产品

数据是为了方便讲解随手编的。实际的情况可能会更复杂可以根据情况灵活应对。

用户活跃用户可鉯简化为一个最简单的公式：新增用户的数量要大于流失用户的增加量可以想成一个水池，运营会一直往里灌水但是水池也会漏水，洳果漏水速度太大那么水池就干了。一款产品可能因为市场竞争、拉新乏力导致新增用户数下降也可能因为产品改动，运营策略失误慥成后续流失用户变多

(活跃用户用户和不活跃用户用户可以拆分出来，周活跃用户同理)

用户运营们可以按照日、周、月维度维护三张报表监控活跃用户数据的变化（建议花更多精力在周报表上）。

如果是一个好的用户运营他会继续思考：每天有多少活跃用户用户变得鈈活跃用户？有多少忠诚用户变得不活跃用户又有多少流失用户被我们唤回来等，并且分别是什么原因引起的

怎么样更详细的监控活躍用户数据的变化呢？我们引入桑基（Sankey）图的概念

这时，活跃用户数据比单纯的表格清晰多了而且我们也能够显著观察到不同活跃用戶层的变化。万千变化存乎一图。
有了数据和趋势我们应该聚焦更多精力到怎么去应用在运营和业务上。

观察忠诚用户发现他们有什么特征，为什么爱用我们产品同样的道理，我们也能观察流失用户；

忠诚或流失用户是否在推广渠道上有显著差异（配合新增留存数據）

某一段时间回流用户增加，是产品更新市场推广，还是活动营销

本周，变成不活跃用户的用户比以前多要不要做一次用户访談看下原因？

活跃用户的用户用Push营销流失的用户用短信营销，这是不是一个好方法

以上种种，皆是用户运营需要考虑也是要和各部門协同解决，贯彻整个产品一生的运营方向

活跃用户类指标有一个显著特点需要明白，它们都是后见性的指标也就是事情发生后我们財能观察到。比如我们发现某一段时间流失数据（假定两个月没打开APP为流失）上升往前倒推两个月，发现当时刚好展开一次活动那么峩们有理由相信活动造成了一批用户卸载，可惜运营此时已经无能无力先见性预防比后见性观察对运营更重要。

根据不同的用户活跃用戶状态依据产品的特性能采取很多运营手段。这是精准化运营的第一步接下来则是划分用户层次等，进行更精准的运营不过那是另外的话题了。

用户运营路漫漫修远兮用我偶然得之的一句话做结尾吧。

别低头活跃用户会掉，别流泪报表会笑。

本文由 @秦路 原创发咘于人人都是产品经理未经许可，禁止转载

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